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基于智能视觉的跌倒与坠床事件检测技术

成果基本信息
关键词:
成果类别: 应用技术 技术成熟度: 初期阶段
体现形式(基础理论类): 论文 体现形式(应用技术类): 新技术
成果登记号: 资源采集日期:
研究情况
单位名称: 华中科技大学 技术水平: 国际领先
评价证书号: 评价单位:
评价日期: 评价证书号:
转化情况
转让范围: 产权转让 推广形式: 产权转让
已转让企业数(个):
联系方式
联系人(平台): 玉女士 联系人(平台)电话: 0771-5885053
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成果简介

 跌倒与坠床是在老龄人看护与医疗护理过程中会遇到的意外危险事件。极易造成包括骨折、瘫痪甚至死亡在内的严重后果。如何及时有效地检测跌倒与坠床事件,对于争取抢救时间,提升治疗效果,挽救受害者生命有着重要的意义。同时,对于降低养老与医疗机构的运营风险与法律责任也有着重要的现实价值。该项研究成果基于先进的立体成像、模式识别与机器学习技术,利用单视觉传感器,可以全天24小时,在不受光照和场景变换影响的条件下完成对跌倒与坠床事件的实时检测(25fps)。检测准确率在90%以上。同时,所采用的成像机制能滤除颜色细节信息,具有很强的个人隐私保护功能。相关研究成果已经申请国家发明专利,独创性强,具有国际领先水平。该项研究成果可广泛应用于社区、养老与医疗机构,服务于智慧城市和精准医疗体系的构建。所需的配套条件要求低。该项成果的市场前景和预期经济效益都十分巨大。以养老市场为例,截至2014年末,我国60岁以上老人2.12亿人;65岁以上人口1.38亿人。2014年养老行业市场容量或已达到4.1万亿元。而目前国内生产老年人看护设施的公司较少,而且大部分都还停留在中低端的水平上,产品的质量很难得到保证,而对于智能看护类的设施,国内的相关设施则更是少之又少。这个在供需端的严重不平衡性,将使本项研究成果在老年人看护领域的市场前景变得更加广阔。

成果名称: 关键词:
成果类别: 应用技术 一级分类名称:
二级分类名称: 三级分类名称:
研究起止时间: 成果体现形式(应用技术类): 新技术
成果属性: 原始性创新 成果体现形式(基础理论类): 论文
技术成熟度: 初期阶段 技术水平: 国际领先
研究形式: 独立研究 学科分类1: 国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称: 华中科技大学 学科分类2:
中图分类号1: 中国图书资料分类法(第四版) 所属高新技术类别:
中图分类号2: 课题来源: 国家科技计划
应用行业: 卫生、社会保障和社会福利业 课题立项名称:
国家科技计划子类别: 高技术研究发展计划(863计划) 课题立项编号:
经费实际投入额 (万元): 评价单位:
评价形式: 鉴定 应用状态: 稳定应用
评价日期: 转让范围: 产权转让
评价证书号: 推荐单位:
推广形式: 产权转让 成果登记号:
成果简介:

 跌倒与坠床是在老龄人看护与医疗护理过程中会遇到的意外危险事件。极易造成包括骨折、瘫痪甚至死亡在内的严重后果。如何及时有效地检测跌倒与坠床事件,对于争取抢救时间,提升治疗效果,挽救受害者生命有着重要的意义。同时,对于降低养老与医疗机构的运营风险与法律责任也有着重要的现实价值。该项研究成果基于先进的立体成像、模式识别与机器学习技术,利用单视觉传感器,可以全天24小时,在不受光照和场景变换影响的条件下完成对跌倒与坠床事件的实时检测(25fps)。检测准确率在90%以上。同时,所采用的成像机制能滤除颜色细节信息,具有很强的个人隐私保护功能。相关研究成果已经申请国家发明专利,独创性强,具有国际领先水平。该项研究成果可广泛应用于社区、养老与医疗机构,服务于智慧城市和精准医疗体系的构建。所需的配套条件要求低。该项成果的市场前景和预期经济效益都十分巨大。以养老市场为例,截至2014年末,我国60岁以上老人2.12亿人;65岁以上人口1.38亿人。2014年养老行业市场容量或已达到4.1万亿元。而目前国内生产老年人看护设施的公司较少,而且大部分都还停留在中低端的水平上,产品的质量很难得到保证,而对于智能看护类的设施,国内的相关设施则更是少之又少。这个在供需端的严重不平衡性,将使本项研究成果在老年人看护领域的市场前景变得更加广阔。

联系人: 汪华 成果登记日期:
联系人email: 单位代码:
邮政编码222: 联系人电话: 18977112418
单位传真: 单位通讯地址:
单位所在省市: 单位电话:
转让收入(万元): 单位属性: 大专院校
合作完成单位: 已转让企业数(个):
成果发布年份: 知识产权形式:
成果完成人: 资源采集日期:

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